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基于ROI与CFlow框架的无监督烟叶异物检测研究
目录
1.研究背景与意义..........................................2
1.1烟叶异物检测的重要性.................................3
1.2无监督学习在图像处理中的应用.........................4
1.3ROI与CFlow框架简介...................................5
2.相关工作与现状..........................................7
2.1国内外研究进展.......................................8
2.2现有方法的局限性分析.................................9
3.研究方法...............................................10
3.1数据预处理..........................................12
3.1.1图像采集与标注..................................13
3.1.2数据增强技术....................................14
3.1.3特征提取与选择..................................15
3.2ROI提取方法.........................................16
3.2.1基于形态学的方法................................18
3.2.2基于机器学习的方法..............................20
3.2.3基于深度学习的方法..............................21
3.3CFlow框架构建.......................................22
3.3.1框架设计思路....................................23
3.3.2实现细节与优化策略..............................25
3.3.3框架性能评估指标体系............................27
3.4异物检测算法设计....................................27
3.4.1分类器选择与训练策略............................29
3.4.2多分类问题处理..................................30
3.4.3异常检测模型优化................................31
4.实验设计与结果分析.....................................32
4.1实验环境搭建与参数设置..............................34
4.2实验数据集划分与选取原则............................35
4.3实验过程记录与结果对比..............................37
4.4结果分析与讨论......................................38
5.性能评估与改进策略.....................................39
5.1评估指标选择与计算方法..............................41
5.2性能瓶颈识别与优化方向..............................41
5.3提高检测准确率的策略探讨............................42
6.结论与展望.............................................44
6.1研究成果总结........................................45
6.2存在问题与不足之处分析..............................46
6.3未来研究方向与展望..................................47
1.研究背景与意义
在现代烟草工业中
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